Aplicaciones de la inteligencia artificial en juegos que involucran toma de decisiones y estrategia, como el ajedrez, el Go y el póker. Estos juegos son desafiantes para los sistemas de IA debido a la complejidad de las opciones y las posibles acciones que pueden tomar los jugadores. Los avances en la inteligencia artificial en juegos estratégicos han llevado a la creación de programas que pueden competir e incluso superar a los mejores jugadores humanos en ciertos juegos.
Matriz de derivadas parciales que se utiliza en cálculos relacionados con funciones vectoriales. En el contexto de las redes neuronales, la matriz Jacobiana se utiliza para calcular las derivadas de las salidas del modelo con respecto a sus entradas y parámetros. Esto es útil en el entrenamiento de redes neuronales y en problemas de optimización.
Métrica utilizada para medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Se calcula dividiendo el tamaño de la intersección de los conjuntos entre el tamaño de la unión de los conjuntos. El índice de Jaccard proporciona una medida de la similitud entre los conjuntos, donde un valor de 1 indica una similitud perfecta y un valor de 0 indica ninguna similitud.
Proceso de extraer conclusiones o hacer predicciones sobre una población basándose en muestras de datos observados. Esto implica estimar parámetros desconocidos, probar hipótesis y hacer predicciones utilizando métodos estadísticos. La inferencia estadística juega un papel fundamental en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en evidencia
en una amplia gama de disciplinas.
Arquitectura de red neuronal profunda
diseñada para mejorar la eficiencia
computacional y el rendimiento en
tareas de visión por computadora,
como la clasificación de imágenes.
Esta arquitectura utiliza módulos de
convolución múltiple con diferentes
tamaños de filtro en paralelo para
capturar características a diferentes
escalas. La Inception Network ha sido
utilizada con éxito en competiciones de
reconocimiento de imágenes, como el
desafío ImageNet.
Conjunto de datos desbalanceado
es aquel donde las clases tienen
cantidades significativamente
diferentes de ejemplos. Esto puede
ocurrir en situaciones donde una clase
es mucho más común que otras, lo que
puede sesgar el rendimiento del modelo
hacia la clase dominante. Manejar
conjuntos de datos desbalanceados es
importante en el aprendizaje automático
para evitar que el modelo ignore las
clases minoritarias y tome decisiones
sesgadas.
Se refiere a sistemas de IA diseñados
para realizar tareas específicas dentro
de un dominio limitado, mientras que
la inteligencia artificial fuerte se refiere
a sistemas de IA con la capacidad de
razonar, aprender y resolver problemas
en múltiples dominios de manera similar
a los humanos. La IA débil está más
enfocada en tareas específicas y no
busca replicar la inteligencia humana en
su totalidad, mientras que la IA fuerte
aspira a alcanzar o superar el nivel
de inteligencia humana en todas sus
formas.
Modelo de planeación y operación de los servicios médicos que permiten estratificar los recursos según su complejidad; articularlos entre sí mediante una red de comunicaciones y transportes, que facilita el uso adecuado de la oferta en función de las necesidades reales de la demanda al garantizar el acceso de derechohabientes del seguro al tercer nivel de atención.
Dependencia que tiene a un cargo el funcionamiento del seguro social o de cualquier otra institución de previsión social en un ámbito territorial definido.
Son los esquemas modificados de aseguramiento y de protección, previstos por la ley; por grupos de personas que se incorporan al régimen obligatorio con modalidades específicas de cotización y de prestaciones en dinero distintas de las establecidas para el régimen ordinario.
